Statistical Potentials for Improved Structurally Constrained Evolutionary Models
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the influence of three-dimensional protein structure on sequence evolution is a difficult task, mainly because of the assumption of independence between sites required by probabilistic phylogenetic methods. Recently, models that include an explicit treatment of protein structure and site interdependencies have been developed: a statistical potential (an energy-like scoring system for sequence-structure compatibility) is used to evaluate the probability of fixation of a given mutation, assuming a coarse-grained protein structure that is constant through evolution. Yet, due to the novelty of these models and the small degree of overlap between the fields of structural and evolutionary biology, only simple representations of protein structure have been used so far. In this work, we present new forms of statistical potentials using a probabilistic framework recently developed for evolutionary studies. Terms related to pairwise distance interactions, torsion angles, solvent accessibility, and flexibility of the residues are included in the potentials, so as to study the effects of the main factors known to influence protein structure. The new potentials, with a more detailed representation of the protein structure, yield a better fit than the previously used scoring functions, with pairwise interactions contributing to more than half of this improvement. In a phylogenetic context, however, the structurally constrained models are still outperformed by some of the available site-independent models in terms of fit, possibly indicating that alternatives to coarse-grained statistical potentials should be explored in order to better model structural constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».